朋友,请不要焦虑

朋友,请不要焦虑

最近,园子的里老有朋友问我,学习的方法,问我怎样才能成为高手,其实我算不上什么高手,顶多,就一IT民工,平常搭搭架子,堆堆积木,在某些方面,我甚至没有入门。

问这些问题的朋友,都非常不错,非常的上进,你们都很想做点什么,但又找不到适合自己的学习方式,你们看到网上一些朋友写的一些洋洋洒洒的技术文章,很是羡慕,常自叹不如;你们常想,为什么我还是”菜鸟“?我什么时候能成”大牛“?这样的想法,或多或少,都在你们的脑海中冒出过;其实,这一切的一切都不能说明谁谁不够优秀,不够聪明;你们只是缺少信心而已,缺少体现自己价值的时机,或者说你们的价值得不到大众,或者说老总的肯定与认可;所以有部分朋友,开始焦虑,开始疑惑。

先不说其他的,咱们先说说焦虑给我们身体都带来些什么?你是否感觉,头稍微有点张,而且特别容易累,记忆力开始减退,同事刚刚交代事,你不一会就忘了;稍有不如意的地方,你暴跳如雷,你自己都不知道,为什么要发脾气。事后,你时常为自己的过激行为向老婆,或女朋友道歉,当然你一般是不会向同事发脾气的。还有非常明显的一点,你皮肤的油脂明显分泌得比平常多,此时你的头发,比平常都油,而且稍微有脱发的现象,不信你去看看你的键盘,或者你的枕头,没错吧?

种种现象,在此就不一一列举了。如果你有上叙两种以上的情况,那说明你已经非常危险了,要不了多久,你的记忆力会大大的减退,你的头发会一天比一天少。我想,你也不想秃顶吧?

要治疗此病症,也不难,但也不简单;一般从两方面入手,一是物理治疗,即身体肌理上的治疗,二是心理治疗,这也是根本,正所谓象由心生。先说说物理治疗,平常要少窝在办公室,多走动走动,即使你没什么事。下班后,不要马上打开你那该死的电脑,请把你的”本本“扔进柜子里,扔保险箱也行,你可以打打球,或者爬爬山,或者游游泳,如果这些条件都没有,你可以跑跑长跑,如果你觉得跑步也累,那就陪女朋友去看看电影,逛逛大街。

只要坚持一两周,你会明显感觉你不失眠了,你难道没感觉你的脚步也轻了几许?甚至脾气都小了点吗?

光做这些,还不够,得有心里治疗,心理治疗的唯一办法,就是在一段时间内提高自己,让自己的价值得到体现。你应尽快溶入你的团队,并发挥自己的力量,不要怀疑自己的能力,你完全够格,你不要老想着,你技术不好,你这个技术细节没打通,那个技术问题没搞定,先别管那么多,先溶入团队,尽量承担多的任务,show一把自己,给自己找点信心;话又说回来,又有几个项目的技术问题,需要你去考虑的呢?项目组长干什么的?项目经理干什么的?

当然,你不能把你的全部精力,都花在项目开发上(可能有些老总不太喜欢听),有些朋友总认为自己做过两个项目,觉得自己牛,还用买书吗?大错特错,一个技术,你如果没有系统的学习过,你算不上真正理解了她,就好象有的高手,一笔试就”框瓢“。所以,你得买上两本好书,晚上,在你最清醒的时候看一两章,记住,千万不要一次把书全看完了,因为你下次再看的时候,就没什么悬念,就没了激情,所以 好东西要慢慢品。

再者,人的记忆都是有时限的,有什么好想法,或者某个技术解决方法,尽量用笔,或者用键盘敲出来,不要掖着,因为你掌握的技术在某种程度上讲,压根算不上技术。尽量和朋友共享,只有共享了,其他人才能发现问题,你也才能更好的进步。

经过上面的一些治疗方法,你是否已经感觉好多了?当然,要痊愈,还得靠自己不断修炼,以达“笑傲江湖”的境界...

结束语

这些,都是本人一年前的感受,或许在某些方面有失偏颇,大家可以一笑而过,希望对那些正在摸索焦虑的朋友,带来点福音...

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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